2026年6月– date –

尿漏れに悩む患者さんへの「最も適切な助言」とは？第114回看護師国家試験の過去問を、現役医師が徹底解説。自立を支える排尿ケアの考え方と、試験で迷わないための裏技思考を伝授します。

グリオーマ（脳腫瘍）患者に頻発するてんかん発作のメカニズム解明へ。腫瘍の中心部と周辺部の代謝物をAIで解析し、発作の発生と強く関連する特定の代謝物を同定した最新の研究成果をわかりやすく解説します。

XGBoostと説明可能AI（XAI）を組み合わせた脳卒中予測モデルに関する論文の撤回通知。医療AI研究におけるデータの信頼性と、臨床応用への影響について専門医の視点で解説します。

第114回看護師国家試験の午前問91を徹底解説！脳梗塞で左半身麻痺がある患者さんの転倒予防において、なぜ「右側の筋力」が最優先情報なのか、脳神経外科指導医がわかりやすくレクチャーします。

脳波（EEG）とAIを組み合わせ、アルツハイマー病と前頭側頭型認知症を高精度に早期診断する新モデルが開発されました。診断精度87.5%を達成し、説明可能なAIとして医療現場への応用が期待されます。

第114回看護師国家試験の「ドパミン受容体遮断による症状」を脳外科医が優しく解説！筋強剛やアカシジアなどの錐体外路症状が起こるメカニズムと、一発で覚えられるゴロ合わせを伝授します。

脳腫瘍（髄膜腫）のAI画像診断において、AI自身の「自信のなさ（不確実性）」を可視化する新技術が開発されました。医師の判断と一致する高い精度を誇り、医療AIの臨床導入を加速させる画期的な研究です。

第114回看護師国家試験から「日常生活自立支援事業」の問題を解説！判断能力が不十分な方を支えるこの事業で「できること」と「できないこと」の境界線を、指導医がわかりやすく解説します。

CT画像から脳卒中を迅速・高精度に自動検出する軽量AIモデル「DNBSD」が開発。1.67Mのパラメータで動作し、LIMEやGrad-CAMによる説明可能性も備え、医療現場での実用性が期待されます。

画像検査なしで無症候性脳梗塞を予測するAIモデルが開発！健康診断の数値（血圧や血糖値など）から、ランダムフォレスト等の技術を用いて高精度にスクリーニング。早期発見と予防医療への貢献が期待されます。